Introducción a ggplot2
¿Qué es ggplot2?
ggplot2 es un paquete para generar gráficos en R; pertenece a tidyverse, una familia de paquetes orientados a facilitar el análisis de datos en R.
¿Qué tiene de especial ggplot2?
ggplot2 no es el único paquete que hay para generar gráficos en R. De hecho, ni siquiera viene incluido por defecto en R, es decir, el usuario tiene que instalarlo por medio de install.packages (graphics es el paquete predeterminado para generar gráficos en R).
Entonces, ¿cuál es todo el lío al rededor de este paquete? ggplot2 es la implementación en R de un libro escrito por Leland Wilkinson cuyo título es The Grammar of Graphics (1999). El argumento principal de Wilkinson es que, como en cualquier otra ciencia o disciplina, aquellos que se dedican a hacer y estudiar gráficos necesitan un lenguaje para nombrar, describir y comunicar su objeto de estudio. Así, Wilkinson introdujo todo un vocabulario y reglas (una gramatica) que permiten describir sistematicamente un gráfico. Además, Wilkinson propuso que el proceso ideal para crear un gráfico es, simplemente, describiendo el resultado final: con la ayuda del vocabulario especializado de The Grammar of Graphics, uno puede ir describiendo los bloques que constituyen el gráfico final.
ggplot2 permite usar en R el sistema que planteó Wilkinson en The Grammar of Graphics. Este sistema facilita enormemente la generación de gráficos para visualizar datos. En consecuencia, podemos recurrir más fácil y frecuentemente a esta herramienta para explorar nuestros datos y comunicar nuestros hallazgos. En comparación con otros paquetes e, incluso, con otros idiomas de programación, ggplot2 hace mucho en muy poquitas líneas de código. Además, es sumamente flexible y casi cualquier parte del gráfico puede ser modificada, permitiéndonos crear gráficos “bonitos”.
Algunos ejemplos
Por las razones descritas arriba, ggplot2 se convirtió en la punta de lanza en la visualización de datos y su uso es bastante generalizado entre la comunidad “datera”. Aquí les dejo unos ejemplos de los productos que se pueden generar usando este paquete para R.
Demografía regional suiza (Schweizer Radio und Fernsehen)
Evolución de la pandemia de coronavirus (Financial Times)
Así es, en ggplot2 es posible crear animaciones.
Cobertura mediatica y opinión pública (FiveThirtyEight)
¿Cómo usar ggplot2?
Como ya vimos arriba, la idea fundamental del sistema de The Grammar of Graphics es que para hacer un gráfico, simplemente vamos a ir describiendo los elementos que queremos estén en nuestro resultado final. Ahora bien, la manera en que vamos a ir describiendo este resultado final, sin embargo, no es arbitraria y sigue un par de reglas.
Primero, vamos a inicializar un objeto ggplot. Piensa que este es, simplemente, un lienzo en blanco sobre el cual vamos a dibujar nuestro gráfico.
Después, vamos a modificar el ggplot (nuestro lienzo en blanco) agregando capas de información. La forma más básica de agregar una nueva capa de información es asociando variables de nuestra base de datos a características estéticas (visuales) de un objeto geométrico.
A continuación veremos cómo se ve este proceso usando código en R.
Inicializar un objeto ggplot
Antes de iniciar, necesitamos cargar el paquete ggplot2 en memoria:
library(ggplot2)Ahora, como vimos arriba, el primer paso en la generación de nuestros gráficos es inicializar un objeto ggplot: nuestro lienzo en blanco para empezar a dibujar. Para esto, usamos la función ggplot.
# Inicializar un objeto ggplot y guardarlo en 'mi_plot'
mi_plot <- ggplot()Si escribimos el nombre de un objeto ggplot2 en la consola de RStudio, podemos ver su contenido.
mi_plot
Como podrás ver, mi_plot es un ubjeto ggplot vacío. No hemos agregado capas de información y, por lo tanto, sólo vemos un cuadro color gris.
Antes de continuar, vamos a generar algunos datos aleatorios para que tengamos algo que graficar. No es importante que entiendas perfectamente el código que está aquí abajo, sólo está para tener algunos datos con los cuales dibujar algunos ejemplos. Básicamente creé una tabla con 10 000 observaciones y cinco variables: \(x_0, x_1, x_2, x_3, y\). Las primeras dos son una distribución normal, \(x_2\) es una distribución uniforme, \(x_3\) es una variable categórica e y se genera con la fórmula \(y = x_0 + 3.5x_1 + 4.5 x_2\).
# Definimos semilla para generador de números aleatorios
set.seed(123456789)
# Cargamos el tidyverse
library(tidyverse)
# Crear una tabla con datos aleatorios
datos <- tibble(
# Distribución normal, 10'000 obs, m = 0, sd = 2.
x0 = rnorm(10000, 0, 2),
# Distribución normal, 10'000 obs, m = 5, sd = 1.
x1 = rnorm(10000, 5, 1),
# Distribución uniforme, 10'000 obs, min = 0.1, max = 0.9
x2 = runif(10000, 0.1, 0.9),
# Variable categórica: 4 grupos de exactamente el mismo tamaño
x3 = rep(c("Grupo A", "Grupo B", "Grupo C", "Grupo D"), 10000/4),
# Una variable construida a partir de otras variables
y = x0 + 3.5 * x1 + 4.5 * x2
)Agregar capas
Objetos geométricos
Una vez inicializado el objeto ggplot, podemos empezar a agregar capas de información. Recuerda que esto se hace asociando variables de nuestra base de datos a características estéticas (visuales) de un objeto geométrico.
Si quisieramos crear un diagrama de dispersión para ver cómo se relacionan las variables \(x_0\) e \(y\) escribiríamos el siguien código:
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa de puntos
geom_point(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y))
# Ver el gráfico
mi_plot
En la primer línea, estamos inicializando un objeto ggplot vacío con la función ggplot(). Posteriormente, le estamos diciendo a R que agregue una nueva capa con el símbolo de adición +. En la segunda línea usamos la función geom_point para indicar que estamos agregando una nueva figura geométrica: puntos.
Dentro de geom_point estamos definiendo dos parámetros: data y mapping. Con el parámetro data podemos especificar qué datos vamos a usar para dibujar la figura geométrica. En este caso, estamos usando datos, la tabla que definimos más arriba con un puñado de datos generados al azar. Con el parámetro mapping estamos especificando la relación entre las variables de nuestros datos y las características estéticas del objeto geométrico. En ggplot2 siempre vamos a usar la función aes para definir el parámetro mapping. En el ejemplo, escribimos mapping = aes(x = x0, y = y), indicando que la posición en el eje vertical de cada punto va a estar dada por la variable \(y\) y la posición en el eje horizontal de cada punto va a estar dada por la variable \(x_0\).
aes es la abreviación de aesthetics.
Retomando el diagrama de aquí arriba, estamos asociando la información en datos con dos propiedades estéticas (posición x e y) de una figura geométrica (en este caso unos puntos).
Podemos agregar otros parámetros estéticos. En este caso, podemos asociar el color de cada punto (parámetro colour) con la variable \(x_3\), una variable categórica con cuatro niveles: Grupo A, Grupo B, Grupo C y Grupo D. Así, cada puntito recibirá un color distinto en función del grupo al que fue asignado.
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa de puntos (con colores)
geom_point(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y, colour = x3))
# Ver el gráfico
mi_plot
Ahora bien, no todas las propiedades estéticas de un objeto tienen que estar asociadas a nuestras bases de datos. En el ejemplo que estamos usando, podemos definir un nivel de transparencia (parámetro alpha) arbitrario para nuestros puntos.
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa de puntos (con colores y transparencia)
geom_point(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y, colour = x3),
alpha = 0.2)
# Ver el gráfico
mi_plot
Nota cómo los atributos estéticos que no están asociados a alguna variable de nuestros datos se definen fuera de la función aes. En este caso, la transparencia (alpha) no está asociada a ninguna variable (es un número fijo) y está fuera de la función aes.
Incluso, también podríamos asignar un color arbitrario a los puntos sustrayendo el parámetro colour de la función aes.
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa de puntos (con colores y transparencia fuera de aes)
geom_point(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y),
colour = "royalblue", alpha = 0.2)
# Ver el gráfico
mi_plot
En este caso, le indiqué a ggplot que los puntos deben ser de color azul (colour = "royalblue"). En ggplot2 podemos especificar un color por su nombre o escribiendo su código HTML. Acá abajo podrás ver una lista de los colores que puedes invocar por nombre en R. Si no estás familizarizado con los colores HTML, puedes leer (el artículo de wikipedia)[https://en.wikipedia.org/wiki/Web_colors] y, si necesitas generar códigos html para tus colores favoritos, a mi me gusta mucho usar (esta página)[http://tristen.ca/hcl-picker/#/hlc/6/1.02/33A2A9/EFEE66].
En el ejemplo de abajo, puedo hacer el mismo gráfico, pero en lugar de especificar el color por nombre, uso su código HTML:
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa de puntos (con colores y transparencia fuera de aes)
geom_point(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y),
colour = "#4169e1", alpha = 0.2)
# Ver el gráfico
mi_plot
En ggplot2 podemos agregar más de una capa de objetos geométricos a nuestro gráfico. En nuestro ejemplo, podemos agregar una línea de tendencia (smoothing curve)[http://geog.uoregon.edu/bartlein/old_courses/geog414f03/lectures/lec05.htm] con geom_smooth a nuestro gráfico de dispersión para tener una mejor idea de la correlación entre \(x_0\) e \(y\).
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa de puntos (con colores y transparencia fuera de aes)
geom_point(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y),
colour = "royalblue", alpha = 0.2) +
# Agregar capa con línea de tendencia
geom_smooth(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y),
colour = "brown2", method = "loess")
# Ver el gráfico
mi_plot
geom_smooth calcula la mejor fórmula que describe los datos y, con base en esta, dibuja la línea de tendencia. En este caso, con la curva podemos ver, con mucha mayor claridad, la relación entre \(x_0\) e \(y\): a mayor valor de \(x_0\), mayor valor en \(y\).
Por favor también nota que en geom_smooth agregamos un nuevo parámetro: method. Hay figuras geométricas que admiten parámetros especiales. En este caso, geom_smooth admite el parámetro method, el cual sirve para especificar el método matemático para estimar la linea de tendencia.
Ahora bien, no todos los objetos geométricos en ggplot2 pueden representar espacialmente dos variables (mediante los parámetros estéticos x, y). En ggplot2 hay un grupo de objetos geométricos un tanto especiales que dibujarán una representación gráfica de la densidad de la variable especificada en el parámetro x de aes. Estos objetos geométricos son geom_histogram, geom_density, geom_dotplot y geom_freqpoly.
Recuerda que la densidad de una variable nos dice qué intervalos de los datos son más frecuentes y cuáles menos frecuentes.
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa con histograma
geom_histogram(data = datos, mapping = aes(x = x0),
colour = "royalblue", fill = "royalblue", alpha = 0.7)
# Ver el gráfico
mi_plot## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
Nota que, en este caso, estamos introduciendo un nuevo parámetro estético: fill. El parámetro fill sirve para especificar el color de relleno de una figura geométrica.
De hecho, si intentamos especificar x e y en geom_histogram, ggplot2 responderá con un error, pues la función sólo acepta el parámetro cartesiano x.
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Intentar agregar una capa de histograma (con parámetros x y)
geom_histogram(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y),
colour = "royalblue", fill = "royalblue", alpha = 0.7)
# Ver el gráfico
mi_plot## Error: stat_bin() must not be used with a y aesthetic.
A pesar de esta limitación, es posible visualizar interacciones con otras variables en la misma capa. Particularmente, podemos ver cómo se distribuye una variable en distintos grupos. En nuestro ejemplo, podemos usar el parámetro group en la función aes para indicarle a ggplot2 que nuestra variable \(x_0\) puede ser dividida en los grupos especificados en \(x_3\) (recuerda que \(x_3\) era una variable categórica con cuatro niveles: Grupo A, Grupo B, Grupo C y Grupo D).
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa con curvas de densidad divididas por grupos
geom_density(data = datos, mapping = aes(x = x0, group = x3, colour = x3))
# Ver el gráfico
mi_plot
En el ejemplo de arriba, los cuatro grupos parecen distribuirse de manera identica, pues sus curvas de densidad son muy parecidas.
También podemos combinar este tipo de objetos geométricos en varias capas.
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa con curvas de densidad divididas por grupos: variable x_1
geom_density(data = datos, mapping = aes(x = x1, group = x3), colour = "brown2") +
# Agregar capa con curvas de densidad divididas por grupos: variable x_0
geom_density(data = datos, mapping = aes(x = x0, group = x3), colour = "royalblue")
# Ver el gráfico
mi_plot
En este ejemplo, podemos ver que, aún cuando dividimos las variables por grupos, las variables \(x_1\) y \(x_0\) no se distribuyen de manera igual, pues la primera (en azul) parece concentrarse al rededor del 0 (cero), mientras que la segunda (en rojo) parece concentrarse al rededor del 5.
Facetas
Otra de las capas que podemos aregar a un objeto ggplot es una faceta. Una capa de facetas dividirá el gráfico en una serie de subgráficos en función de una variable en nuestros datos.
En el ejemplo que hemos estado trabajando, podemos agregar una faceta con facet_grid o facet_wrap.
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa de puntos (con colores y transparencia fuera de aes)
geom_point(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y),
colour = "royalblue", alpha = 0.2) +
# Agregar capa con línea de tendencia
geom_smooth(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y),
colour = "brown2", method = "loess") +
# Agregar capa de facetas para dividir en subgráficos
facet_wrap(~ x3)
# Ver el gráfico
mi_plot
En este caso, estamos indicando a ggplot2 que divida nuestro gráfico en función del contenido de la función \(x_3\): Grupo A, Grupo B, Grupo C, Grupo D. Esta podría ser otra forma en la que podríamos comparar cómo se comportan dos variables entre grupos; en este caso, podemos ver que, entre los grupos A, B,C y D, la relación entre \(x_0\) e \(y\) es casi identica entre grupos.
Nota que en la función facet_wrap usamos el símbolo de tile (~). En las funciones de facetas (todas tienen el prefijo facet_), se usa una notación especial para definir cómo dibujar los subgráficos: imagina que los subgráficos se van a dibujar en una tabla, entonces vamos a especificar cuántas filas y cuántas columans va a tener esa tabla de subgráficos con la notación filas ~ columnas.
En nuestro ejemplo, le estamos diciendo a ggpplot2 que cree columnas de subgráficos con base en la variable \(x_3\) (Grupo A, Grupo B, Grupo C, Grupo D): facet_wrap(~ x3). Ahora bien, lo especial de facet_wrap, es que ggplot2 reacomoda esas columnas en función del espacio disponible, por eso, vemos una tabla con dos columnas y dos filas.
Si en lugar de facet_wrap usamos facet_grid, podemos ver el comportamiento original: habrá cuatro columnas, pero estarán un poco amontonadas.
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa de puntos (con colores y transparencia fuera de aes)
geom_point(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y),
colour = "royalblue", alpha = 0.2) +
# Agregar capa con línea de tendencia
geom_smooth(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y),
colour = "brown2", method = "loess") +
# Agregar capa de facetas para dividir en subgráficos
facet_grid(. ~ x3)
# Ver el gráfico
mi_plot
De hecho, también podríamos decirle a ggplot que queremos que los subgráficos se acomoden en filas, en lugar de columnas. Para hacerlo, sólo tendríamos que cambiar la posición de la tilde (recuerda que usamos la notación filas ~ columnas).
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa de puntos (con colores y transparencia fuera de aes)
geom_point(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y),
colour = "royalblue", alpha = 0.2) +
# Agregar capa con línea de tendencia
geom_smooth(data = datos, mapping = aes(x = x0, y = y),
colour = "brown2", method = "loess") +
# Agregar capa de facetas para dividir en subgráficos
facet_grid(x3 ~ .)
# Ver el gráfico
mi_plot
Etiquetas
Seguro has notado que, conforme fuimos agregando capas, ggplot2 fue etiquetando automaticamente la información que agregamos. En el último ejemplo, el eje vertical está rotulado con el texto ‘y’, mientras que el eje horizontal con ‘x0’, de manera que sabemos que la posición de cada punto, así como la linea de tendencia, están relacionadas con las variables \(x_0\) e \(y\).
Lo mismo ocurrió con el ejemplo en el que usábamos el parámetro colour y group dentro de la función aes. Podrás notar que ggplot2 automaticamente agregó un rótulo para saber que los colores de las curvas estaban dados por el contenido de la variable \(x_3\).
La mayor parte del tiempo cambiaremos las etiquetas generadas automaticamente por ggplot2. Podemos hacerlo con la función labs (abreviación de labels). En la función labs usaremos pares conformados por características estéticas y las etiquetas que queremos asociar a dicha característica: caracteristica = "etiqueta". Retomando el ejemplo de aquí arriba, podemos cambiar la etiqueta en el eje vertical con el parámetro y y la etiqueta que marca el color de los grupos con colour (recuerda que y es la característica estética que define la posición de un objeto en el eje vertical, mientras que colour es la característica estética que define el color del contorno de un objeto geométrico).
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa con curvas de densidad divididas por grupos
geom_density(data = datos, mapping = aes(x = x0, group = x3, colour = x3)) +
# Agregar etiquetas
labs(y = "Densidad", colour = "Grupos")
# Ver el gráfico
mi_plot
En labs también podemos definir un título, subtítulo y nota al pie para nuestro gráfico. Esto con los parámetros title, subtitle y caption, respectivamente.
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa con curvas de densidad divididas por grupos
geom_density(data = datos, mapping = aes(x = x0, group = x3, colour = x3)) +
# Agregar etiquetas
labs(y = "Densidad", colour = "Grupos",
title = "Distribución de x0",
subtitle = "División por grupos",
caption = "Datos generados aleatoriamente.")
# Ver el gráfico
mi_plot
Temas
Otra de las capas que usaras frecuentemente en ggplot2 son los temas. Al igual que las etiquetas, esta es una capa que no se relaciona directamente con los datos de tus bases de datos. Es una capa que agrega detalles estéticos. Los temas, específicamente, agregan paletas de colores y estilos gráficos al ggplot con el que estamos trabajando.
Las funciones que agregan una capa de tema tienen el prefijo theme_.
Nuevamente, retomando el ejemplo de arriba, podemos agregar un tema oscuro con la función theme_dark.
# Generar gráfico
mi_plot <- ggplot() +
# Agregar capa con curvas de densidad divididas por grupos
geom_density(data = datos, mapping = aes(x = x0, group = x3, colour = x3)) +
# Agregar etiquetas
labs(y = "Densidad", colour = "Grupos",
title = "Distribución de x0",
subtitle = "División por grupos",
caption = "Datos generados aleatoriamente.") +
# Agregar tema oscuro
theme_dark()
# Ver el gráfico
mi_plot
Ejemplo: diamantes
El paquete ggplot2 incluye varias bases de datos para practicar los básicos de la generación de visualizaciones. En este caso vamos a usar diamonds, una tabla que contiene los registros de venta de más de 53 000 diamantes en Estados Unidos. La tabla contiene 10 columnas:
carat: peso del diamante en quilates. Un quilate = 200g.cut: calidad del corte. Una variable categórica con 5 niveles (Fair, Good, Very Good, Premium, Ideal).color: calidad del color del diamante. Una variable categórica con 7 niveles (de la D a la J), donde J es el mejor y D el peor.clarity: nivel de translucidez de un diamante. Una variable categórica con 8 niveles (I1 (mejor), SI2, SI1, VS2, VS1, VVS2, VVS1, IF (peor)).depth: medida de qué tan alto es el diamante con relación a su largo y ancho.table: diámetro de la mesa del diamante.price: precio del diamante en dólares estadounidenses.x: ancho del diamante en mm.y: largo del diamante en mm.z: alto del diamante en mm.
Gráfico de dispersión: precio y peso
Hay una clara relación positiva entre el peso de un diamante y su precio de venta. Entre más pesado, más caro. Nota que en la función ggplot que crea el lienzo sobre el cual estamos dibujando nuestro gráfico puedo especificar los datos que voy a usar con el parámetro data. Así puedo evitar repetir data en cada capa que agrego.
# Generar gráfico
price_carat <- ggplot(data = diamonds) +
# Agregar capa de puntos
geom_point(aes(x = carat, y = price), colour = "#9285B2", alpha = 0.5) +
# Agregar etiquetas
labs(x = "Peso (quilates)", y = "Precio (USD)",
title = "¿Cómo se relaciona el precio de un diamante con su peso?") +
# Tema
theme_light()
# Ver el gráfico
price_carat
Gráfico de dispersión con línea de tendencia: precio y peso
Una línea de tendencia nos ayuda a ver de mejor manera la relación entre precio y peso. La relación no es completamente lineal. Podrás ver que, pasado un cierto peso, el precio de los diamantes baja un poco. Esto probablemente se deba a que el peso no es la única variable que define el precio de un diamante.
# Generar gráfico
price_carat <- ggplot(data = diamonds) +
# Agregar capa de puntos
geom_point(aes(x = carat, y = price), colour = "#c8c8c8", alpha = 0.5) +
# Agregar línea de tendencia
geom_smooth(aes(x = carat, y = price), colour = "#39C1C4") +
# Agregar etiquetas
labs(x = "Peso (quilates)", y = "Precio (USD)",
title = "¿Cómo se relaciona el precio de un diamante con su peso?",
subtitle = "Línea de tendencia estimada por GAM") +
# Tema
theme_light()
# Ver el gráfico
price_carat## `geom_smooth()` using method = 'gam' and formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'
Gráfico de dispersión: precio y peso por tipo de corte
Podemos indicarle a ggplot que pinte cada punto dependiendo de la calidad del corte del diamante. Podrás ver que los puntitos morados (el peor tipo de corte) siempre parecen estar abajo de la distribución, mientras que los puntitos amarillos (el mejor tipo de corte), siempre aparecen hasta arriba. Entonces, además del peso, el tipo de corte también parece afectar el precio de un diamante.
# Generar gráfico
price_carat <- ggplot(data = diamonds) +
# Agregar capa de puntos
geom_point(aes(x = carat, y = price, colour = cut), alpha = 0.2) +
# Agregar etiquetas
labs(x = "Peso (quilates)", y = "Precio (USD)",
title = "¿Cómo se relaciona el precio de un diamante con su peso?",
subtitle = "Por calidad de corte",
colour = "Calidad del corte") +
# Tema
theme_light()
# Ver el gráfico
price_carat
Gráfico de dispersión con líneas de tendencia: precio y peso
Podemos agregar una línea de tendencia por cada tipo de corte con el parámetro colour y group en geom_smooth. Así es un poco más fácil ver que el corte Fair se cotiza más barato que el corte Ideal.
# Generar gráfico
price_carat <- ggplot(data = diamonds) +
# Agregar capa de puntos
geom_point(aes(x = carat, y = price), colour = "#c8c8c8", alpha = 0.1) +
# Agregar línea de tendencia
geom_smooth(aes(x = carat, y = price, colour = cut, group = cut)) +
# Agregar etiquetas
labs(x = "Peso (quilates)", y = "Precio (USD)",
title = "¿Cómo se relaciona el precio de un diamante con su peso?",
subtitle = "Líneas de tendencia por tipo de corte",
colour = "Calidad del corte") +
# Tema
theme_light()
# Ver el gráfico
price_carat## `geom_smooth()` using method = 'gam' and formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'
Gráfico de dispersión con líneas de tendencia: precio y peso por translucidez
¿Cómo afecta la translucidez la relación peso y precio? Parece que la translucidez tiene un efecto más claro sobre la relación precios y peso. Nota que, a diferencia de la variable cut, en este caso las líneas de tendencia no se amontonan entre más grande sea el peso.
# Generar gráfico
price_carat <- ggplot(data = diamonds) +
# Agregar capa de puntos
geom_point(aes(x = carat, y = price), colour = "#c8c8c8", alpha = 0.2) +
# Agregar línea de tendencia
geom_smooth(aes(x = carat, y = price, colour = clarity, group = clarity)) +
# Agregar etiquetas
labs(x = "Peso (quilates)", y = "Precio (USD)",
title = "¿Cómo se relaciona el precio de un diamante con su peso?",
subtitle = "Líneas de tendencia por calidad de la translucidez",
colour = "Calidad de translucidez") +
# Tema
theme_light()
# Ver el gráfico
price_carat## `geom_smooth()` using method = 'gam' and formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'
Gráfico de dispersión y facetas: peso y precio por translucidez y corte.
Podríamos ver cómo interactúan, al mismo tiempo, el tipo de corte y la translucidez del diamante con la ayuda de facetas. Es interesante ver cómo, cuando el tipo de corte es el peor y la translucidez es la de peor calidad, el precio y el peso del diamante se comportan volatilmente. Es decir, el peso deja de ser un buen predictor del precio del diamante.
# Generar gráfico
price_carat <- ggplot(data = diamonds) +
# Agregar capa de puntos
geom_point(aes(x = carat, y = price), colour = "#c8c8c8", alpha = 0.2) +
# Agregar línea de tendencia
geom_smooth(aes(x = carat, y = price), colour = "#39C1C4") +
# Facetas. Filas: cut, columnas: clarity
facet_grid(cut ~ clarity) +
# Agregar etiquetas
labs(x = "Peso (quilates)", y = "Precio (USD)",
title = "¿Cómo se relaciona el precio de un diamante con su peso?",
subtitle = "Interacciones entre translucidez y calidad del corte") +
# Tema
theme_light()
# Ver el gráfico
price_carat## `geom_smooth()` using method = 'gam' and formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'## Warning: Computation failed in `stat_smooth()`:
## x has insufficient unique values to support 10 knots: reduce k.
Histograma: distribución del precio
En nuestra base de datos, hay muchos casos que se concentran en un rango de precio bajo (se vendieron en menos de 2500 USD).
# Generar gráfico
price_dist <- ggplot(data = diamonds) +
# Agregar histograma
geom_histogram(aes(x = price), colour = "#39C1C4", fill = "#39C1C4", alpha = 0.5) +
# Agregar etiquetas
labs(x = "Precio (USD)", y = "Frecuencia",
title = "¿Cómo se distribuye el precio de los diamantes vendidos?") +
# Tema
theme_light()
# Ver el gráfico
price_dist## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
Diagrama de cajas: distribución del precio por tipo de corte
Vamos a ver cómo se distribuye el precio según la calidad del corte. Una de las figuras geométricas más útiles para visualizar la distribución de variables categóricas es geom_boxplot. Este geom dibujará un diagrama de caja para cada una de las categorías en una variable continua. En este caso, le estamos pidiendo que dibuje la distribución de price entre las categorías de cut.
Podemos ver que el mejor tipo de corte (Ideal), curiosamente tiene la mediana más baja. Probablemente esto se debe a que los diamantes mejor cortados tienden a ser más pequeños y, por tanto, más baratos.
# Generar gráfico
price_dist <- ggplot(data = diamonds) +
# Agregar diagrama de caja
geom_boxplot(aes(x = cut, y = price, colour = cut, fill = cut), alpha = 0.5) +
# Agregar etiquetas
labs(x = "Calidad del corte", y = "Precio (USD)",
title = "¿Cómo se distribuye el precio de los diamantes vendidos?",
subtitle = "Por calidad del corte",
colour = "Calidad del corte", fill = "Calidad del corte") +
# Tema
theme_light()
# Ver el gráfico
price_dist
Diagrama de cajas: distribución del precio por translucidez
Podemos hacer lo mismo con la translucidez. En este caso, la relación entre precio y la calidad de la translucidez es un poco más clara. IF (la peor calidad) tiene la mediana más baja, mientras que I1 (la mejor calidad) tiene uno de los primeros cuartiles y medianas más altos.
# Generar gráfico
price_dist <- ggplot(data = diamonds) +
# Agregar diagrama de caja
geom_boxplot(aes(x = clarity, y = price, colour = clarity, fill = clarity), alpha = 0.5) +
# Agregar etiquetas
labs(x = "Calidad del corte", y = "Precio (USD)",
title = "¿Cómo se distribuye el precio de los diamantes vendidos?",
subtitle = "Por calidad de la translucidez",
colour = "Calidad de la translucidez", fill = "Calidad de la translucidez") +
# Tema
theme_light()
# Ver el gráfico
price_dist